文献类型：期刊文章

作　　者：田浩含[1] 张智晟[1] 于道林[2]

TIAN Haohan;ZHANG Zhisheng;YU Daolin(College of Electrical Engineering,Qingdao University,Qingdao 266071,China;State Grid Laiyang Power Supply Company,Laiyang 265200,China)

机构地区：[1]青岛大学电气工程学院,青岛266071 [2]国网莱阳市供电公司,莱阳265200

出　　处：《电力系统及其自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52077108)。

年　　份：2021

卷　　号：33

期　　号：9

起止页码：130-137

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：冷热电负荷短期预测是区域综合能源系统优化调度的基础。针对区域综合能源系统多元负荷关联性和非线性的特点,本文构建了基于改进的长短期记忆神经网络的区域综合能源系统多元负荷短期预测模型,该模型采用灰色关联度法分析多元负荷之间和气象因素之间的耦合性,以此为依据,在改进长短期记忆神经网络预测模型中加入注意力层和dropout层,注意力机制可赋予模型隐含层不同的权重,dropout层可对模型正则化,并采用粒子群优化算法对预测模型参数进行优化。算例仿真结果表明,本文提出的预测模型具有较好的预测精度。

关 键 词：区域综合能源系统  多元负荷短期预测  粒子群优化算法 注意力机制  长短期记忆神经网络  

分 类 号：TM715]